2024年7月5日，由中关村东升科技园主办，极新与创新企业科普联盟协办的“2024未来医疗科技大会”于中关村东升科技园万丽酒店一楼宴会厅拉开帷幕，汇医慧影研发中心技术总监袁学贵在会上作了题为《AI 推动医疗影像精准诊断的深度探索》的主题分享。
袁学贵重 点提到以下两点：
“ 以医学影像为切入点，提供各种医学影像相关产品和解决方案。”
“发掘医疗数据价值、资源价值。”
以下为大会现场演讲实录，由极新整理，观看回放请移步「#视频号：极新企服」：
尊敬的各位嘉宾，医疗行业的同仁，大家上午好。刚才听到郭教授的演讲比较感动，做医疗行业可能心中都有这一份坚守与信念。今天很高兴给大家介绍汇医慧影在医学影像人工智能领域的深度探索经验。
01 一举两得
“以医学影像为切入点，提供各种医学影像相关产品和解决方案。”
首先介绍一下我们公司，从汇医慧影这四个字可以看出，首先“汇医”可以看出我们是医疗服务行业的公司，“慧影”可以看出我们的专业定位是智慧的，人工智能驱动的医学影像技术，汇医慧影作为北京市的专精特新企业，同时也是国家认定的高新技术企业，主要以医学影像为切入点，提供各种医学影像相关的产品和相关解决方案。
我们产品解决方案相对比较多，这些方案包括人工智能辅助诊断相关产品和科研平台、影像云平台，这些平台全都是以数据中台为底座，我们也持续在数据中台基础上不断研发新的数智化应用。公司不仅服务于各级医疗机构，也服务于医疗工作者和患者。
在全国大概有上千家医院已经使用我们的人工智能产品和数字化产品，同时在海外有大概50多个国家、100多家医院使用我们的产品，主要覆盖的区域有拉美、东南亚、欧洲等，公司的核心业务还是医学影像人工智能。
我们积累了大量的医学影像经验，覆盖传输、处理、加工、显示等方面，让我们更加理解医学影像相关技术。基于人工智能我们也面向不同的病种、多模态融合，开发了多种人工智能产品，比如CT肺结节、 CT肺炎、胸部的肋骨骨折、乳腺钼靶、CT骨质疏松筛查，以及面向手术规划的B型主动脉夹层等等。
我们也在陆续推出各种面向病种全生命周期的医学影像解决方案，我们首创了基于人工智能和X线影像，去自动诊断骨折这种相对高发的疾病。研发这款产品主要是两点：一是每年骨折的人数相对来说较多，另一方面现在大部分骨折检查还是以X光的方式，CT检查相对比较少，所以我们通过人工智能技术研发骨折X光筛查软件，也填补了国内这种市场空白。
这款软件能够对手部、足部这些关节的骨折区域做全自动检测，降低了骨折的漏诊率，提高了诊断效率。适用于急诊科、创伤中心或基层医疗机构，我们也合作推出了一体机，能够将产品集成到硬件里，这种一体机相对小巧，能够很容易的部署到基层医院，也降低了AI使用的门槛。
同时我们也在另一个方向探索，基于CT影像诊断自动检测、分析骨量，诊断骨量减少或是骨质疏松。生活中大家很少关注自己会不会存在这方面问题，虽然大部分人都会拍胸部CT，但不会单独做骨密度筛查检测，因为骨质疏松需要专业设备进行检测。但通过我们的产品，直接拍CT影像就能够检测是否存在骨量减少和骨质疏松。
这款软件是与上海瑞金和郑大一合作进行联合开发和推广，在临床验证中，与QCT设备的检测结果一致性高达98%，这也就证明了它的准确性和可靠性。一方面相比QCT检查它无需体模即不需要人工校准，因为我们是算法自动校准方式，整个拍摄过程患者也没有任何不适感。
该产品能够实现脊柱椎体的自动分割和检测，支持脊柱椎体T1到L2这些椎体全自动分割，并且给出这些脊柱椎体的骨密度值。不仅如此，还能对椎体的形态、骨折进行相应的分析，能够一键导出全面的检测分析报告。
应用了这款产品后，传统的CT扫描则能够直接在30秒内给出 AI检测报告。一次CT扫描可以出两份报告，除了常规的CT检查报告，还会额外告诉用户是否有骨质疏松等问题，这样就给存在骨质疏松问题的患者或接诊医生一个提醒，提醒进行进一步的检查或相应的治疗。
首先AI骨密度诊断是有相应依据的，是依据中国定量CT骨质疏松诊断指南、美国放射学院和ISCD指南得出骨质疏松结论，这个结论分为骨密度正常，骨量减少和骨质疏松。除此之外，也对腹部脂肪、肌肉进行了全面的定量分析和健康评估，能够评估腹部脂肪含量、医学上的肥胖程度。
02 构建医学影像数字化的闭环生态
“发掘医疗数据价值、资源价值。”
下面介绍一下我们在其他方面的探索，通过AI的方式，我们能够检测出肺结节，能够判断肺结节的性质，并且可以做相应的随访对照。
CT肺炎影像辅助诊断提供全自动、批量处理CT影像，实现肺炎精准诊断，秒级筛查。辅助医生完成病灶的筛查，进而降低漏诊误诊的发生率。肺结核X射线辅助诊断，拍胸片之后可以直接告诉患者胸部哪些区域是有肺结核的病灶，给出肺结核的置信度。
前面介绍的都是辅助诊断、辅助筛查、检测相关的产品，在手术规划领域，有主动脉人工智能云平台。相比传统的治疗方式，通过人工智能可以更加精准快速的进行血管分割以及精准测量，提高整个诊治过程的效率，并给出治疗方案、支架的选型。
除了人工智能方面的探索，我们也发现很多信息化、数字化场景下需要解决的问题。
我们在公有云上搭建了影像云平台和科研平台，患者可以移动阅片，医生可以远程写报告、协作、会诊。科研平台可以让医生在家就能做相关数据标注、模型训练，以及论文生成等相关工作。
随着大模型的盛行，我们也在研究如何融入大模型。
传统的深度学习方案，比如研发各种各样的AI产品，首先要经过大量的医生标注，标注工作成本是非常高的，然后形成标注数据，再进行模型设计、模型训练和模型调参，模型的设计、训练需要一周到几个月，开发周期非常长，而且这种方案一般是单一病种的深度学习方案。
随着大模型的发展我们也发现了还有另一种方案值得探索，就是基于海量数据进行预训练的大模型，然后再经过少量的数据标注，就可以做不同病种的诊断，一是标注成本降低了，二是开发周期缩短了，使得多病种的诊断成为可能。
做这样的大模型，首先要基于数据中台建立海量的多中心影像数据，通过影像数据的数据标注，形成预训练大模型，再进行少量标注，最后输出模型，部署到医院环境下。
将医生写报告，以及报告文字与图像感兴趣的关联工作嵌入到影像科工作流程中，这种是最自然的方式产生海量图文配对数据，日常诊断的配对数据再加上对大模型生成报告修正的数据再输入给大模型，从而实现大模型的升级和持续迭代。
所以从 AI 应用到大模型上的探索，汇医慧影的底座就是数据中台，我们基于数据中台完成数据的前期治理工作、科研工作和模型训练数据集建设工作，才让我们构建了医学影像数字化闭环生态，发掘医疗数据价值、资源价值。
最后用汇医慧影的品牌口号结束今天的分享：发掘医疗数据非凡价值。我们相信，通过不断的技术创新和应用探索，我们能够挖掘医疗数据中的深层价值，为医生和患者带来更精准、更高效的医疗服务。
谢谢大家！
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